Demo Gallery
말로 설명하지 않습니다.
직접 보여드립니다.
실제 운영 중인 시스템의 시연 영상과 브라우저에서 바로 체험하는 인터랙티브 데모를 준비했습니다.
Interactive
지금 바로 체험하기
위 질문을 클릭하면 Qurify의 응답 과정을 볼 수 있습니다.
유통·커머스 풀 데모
명품관 주말 매출 분석, 파트너 정산 검증, VIP 이탈 위험 진단, 반품률 분석 — 4가지 시나리오를 온톨로지 ON/OFF 비교와 지식 그래프 시각화로 체험할 수 있는 전체 화면 데모입니다. 모든 데이터는 가상으로 구성되었습니다.
Qurify Demo — 지식그래프 기반 추론
질문 하나로, 지식 그래프가 답을 추론합니다
세무·회계 실무 시나리오에서 온톨로지가 ERP 데이터를 매핑하고, SQL을 생성하고, 법령 근거를 검색하여 완전한 답변을 도출하는 전 과정을 영상으로 확인하세요.
온톨로지 지식 그래프란?
Qurify는 데이터를 단순 검색하지 않습니다. Evidence(원천 데이터)와 Concept(업무 개념), Neuron(추론 경로)을 지식 그래프로 연결하여 질문의 의도를 정확히 파악하고, 인과관계를 추론합니다.
- ①자연어 질문을 온톨로지 노드에 매핑
- ②지식 그래프 경로를 따라 SQL 자동 생성·실행
- ③법령·내부지침에서 근거 문서 검색
- ④경로가 없으면 답하지 않음 — 환각 원천 차단
Evidence
전표·장부·코드
Concept
세법·계정·규칙
Neuron
추론 경로·인과
자연어 질문
→ 온톨로지 매핑 → SQL → 근거 → 답변
매입세액 공제 여부 판정
0:48업무용 승용차 수리비 매입세금계산서의 공제 여부를 질문하면, 온톨로지가 세법 개념으로 매핑하고 부가세법 §39 근거와 불공사유 코드를 자동 제시합니다.
실시간 가결산 및 자금 현황
0:53오늘 기준 가결산 결과를 자연어로 질문하면, 결산 자료·손익·재무상태·자금현황을 통합 추론하여 대표 의사결정에 필요한 실시간 수치를 제공합니다.
접대비 한도 자동 산출
0:49누적 접대비 한도 초과 여부를 질문하면, 전표·명세서·법인조정 데이터를 융합하여 세법 기반 한도 산식을 자동 계산하고 초과 리스크를 경고합니다.
계정 분류 및 분개 자동 추천
0:50적요만 입력하면 온톨로지가 유사 전표 패턴을 분석하여 최적 계정과목과 분개를 추천합니다. 지식 그래프 경로로 근거가 추적됩니다.
시연 구성 — 각 영상은 “기존 방식(As-Is) → 자연어 질문 → 온톨로지 추론 → 지식그래프 답변 → Before/After” 순서로 48~53초 분량입니다. 모든 수치는 PoC 시나리오 데이터를 사용합니다.
Ontology ON vs OFF
온톨로지가 있을 때와 없을 때
동일한 자연어 질문에 대해, 온톨로지 유무가 답변 품질을 어떻게 바꾸는지 직접 비교해 보세요.
Q.지난 분기 매출 상위 부서와 전분기 대비 증감률 알려줘
Without Ontology
SQL: SELECT dept, revenue → 'revenue'라는 단일 컬럼이 없고, 부서는 코드값(dept_code), 매출은 거래 테이블 집계 필요. 단순 매핑 실패.
With Ontology
온톨로지: '부서' → dept_code → dept_name 조인 / '매출' → SUM(transactions.amount) / '전분기 대비' → QoQ 비교 로직. 부서별 매출 순위와 증감률 정확 반환.
Q.최근 계약서 중 갱신 조건이 자동연장인 건 몇 건이야?
Without Ontology
SQL만으로는 계약서 본문(PDF) 안의 '자동연장' 조항을 알 수 없음. 문서 내용은 DB 컬럼에 없어 조회 불가.
With Ontology
하이브리드 RAG가 계약 문서에서 '자동연장' 조항을 의미 검색으로 찾고, DB의 계약 메타데이터와 결합. 해당 계약 건수와 출처 문단을 함께 제시.
Q.이번 달 신규 가입자 중 활성 사용자 비율이 어떻게 돼?
Without Ontology
SQL: WHERE status = 'active' → 'active' 상태값 정의가 시스템마다 다름. '활성'의 기준(최근 로그인 N일)이 명세에 없어 자의적 결과.
With Ontology
온톨로지: '신규 가입자' → created_at 이번 달 / '활성 사용자' → last_login_at >= 기준일(업무 규칙 반영). 정의가 표준화되어 일관된 비율 반환.
Industry Scenarios
산업별 질문 시나리오
각 산업의 실제 데이터 환경에서, 현업 담당자가 Qurify에 묻는 질문 예시입니다.
ERP 세무·회계
“업무용 승용차 수리비 매입세액 공제 되나?”
온톨로지가 차종·용도 데이터를 세법 규정과 대조해 불공제 판정과 함께 부가가치세법 §39 근거를 제시합니다.
“오늘 기준 가결산이랑 자금 현황 보여줘”
마감 전이라도 전표 데이터를 실시간 집계해 30초 이내에 가결산 손익과 자금 현황을 응답합니다.
“올해 접대비 한도 초과분이 얼마야?”
매출액 기반 한도를 법인세법 §25 기준으로 자동 계산하고, 초과 금액과 세무 영향을 함께 안내합니다.
유통·커머스
“지난 주말 명품관 매출과 전주 대비 증감 알려줘”
카테고리·기간 조건을 온톨로지가 해석해 매출 비교 분석을 즉시 반환합니다.
“이번 달 파트너사 정산 금액 검증해줘”
수수료율·프로모션 분담 규칙을 반영한 정산 검증 결과와 산출 근거를 제시합니다.
“VIP 고객 중 이탈 위험이 높은 고객은?”
구매 주기 변화와 상담 이력을 결합 분석해 이탈 위험 고객과 추천 액션을 제안합니다.
건설·엔지니어링
“연약지반 NATM 터널 감리 시 중점 확인 사항은?”
축적된 감리 노하우와 시방서 조항을 결합해 현장 맞춤 체크리스트를 제시합니다.
“이 현장 공기 지연의 주요 원인 분석해줘”
공정률·기성 데이터와 현장 보고서를 융합 분석해 지연 원인과 근거를 도출합니다.
“설계변경 절차와 필요 서류 안내해줘”
법령·내규 기반으로 정확한 절차와 단계별 필요 서류를 안내합니다.
금융
“이 여신 건의 리스크 요인을 종합 진단해줘”
차주 재무 데이터와 약정 문서, 시장 정보를 결합해 리스크 요인과 근거를 정리합니다.
“지난달 지점별 경쟁력 지표 상위 10개 보여줘”
실적 마트의 복잡한 집계 로직을 온톨로지가 해석해 정확한 순위와 SQL 근거를 제시합니다.
“이번 규정 개정으로 영향받는 상품은?”
규정 조항과 상품 약관을 의미 연결해 영향 범위를 자동 도출합니다.
Public Sector — 실운영 시스템
AI 민원 통합관리 시스템 (홍천군 정식 운영)
행정망 폐쇄형 LLM 기반으로 전국 최초 정식 운영 중인 AI 민원 시스템의 역할별 시연 영상입니다.
AI 민원 — 관리자: 오늘의 민원 현황
관리자가 실시간 민원 접수 현황과 키워드 추이를 대시보드로 파악하는 과정입니다. 전국 최초로 정식 운영 중인 홍천군 AI 민원 통합관리 시스템의 실제 기능입니다.
AI 민원 — 배정 담당자: AI 민원 배정
접수된 민원을 AI가 분석해 조직도·업무분장 기반으로 최적 담당자를 추천하고 배정하는 과정입니다.
AI 민원 — 처리 담당자: AI 답변 초안
담당자가 AI가 작성한 답변 초안을 검토·수정해 민원을 처리하는 과정입니다. 법령·사례 근거가 함께 제시됩니다.
Brand & Solution
솔루션 소개 영상
Qurify 솔루션 하이라이트
NextRise 2026 전시에서 선보인 Qurify Agentic AI 솔루션 하이라이트 영상입니다.
스마트마인드 AI 소개
온톨로지 기반 Agentic AI로 기업의 일하는 방식을 바꾸는 스마트마인드 AI를 소개합니다.
더 많은 데모 — ERP 세무·회계, 건설 감리, 금융 여신 등 산업별 시연 데모는 고객 승인 절차를 거쳐 순차 공개됩니다. 맞춤 시연이 필요하시면 도입 문의를 남겨주세요. 영업 담당자가 비공개 데모로 안내해 드립니다.